The Illusion of Knowledge

လွန်ခဲ့တဲ့ ၁ နှစ်လောက်က ပညာတတ်ဆိုတဲ့ အကြောင်းကို ရေးခဲ့ဖူးတယ် အဲဒီနောက်ပိုင်းမှာ Knowledge နဲ့ ပတ်သက်တဲ့ အကြောင်းကို ရေးဖို့စဉ်းစားတယ် ဒါပေမယ့် မရေးနိုင်ခဲ့ဘူး တယောက်ထဲဆိုရင် စကားသိပ်မပြောဖြစ်ပေမယ့် အရင်နှစ်ကုန်ပိုင်းကစလို့ ခရီးအဆက်မပြတ်သွား သူငယ်ချင်းတွေ မိတ်ဆွေတွေ အတော်များများနဲ့ ဆုံဖြစ်တဲ့အခါ ပြောဖြစ်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို မှတ်ထားလေ့ရှိတော့ ၂ လအတွင်းမှာ အကြောင်းအရာ အတော်များရလာတယ် ပြည့်စုံတယ်တော့ ဘယ်တော့မှ ရှိမှာမဟုတ်တဲ့အတွက် ရသလောက်နဲ့ပဲ မရေးဖြစ်သေးတဲ့ Knowledge အကြောင်းကို ဆက်ရေးဖြစ်ပါတယ်။

Knowledge is power ဆိုတာ လူတိုင်းနီးနီး ကြားဖူးကြမယ် အလွယ်တကူဆိုရင် Knowledge ဆိုတာ Raw Data တွေကို Process လုပ်ထားတဲ့ Information ပါပဲ ကွန်ပျူတာတွေမှာတော့ Information ရလာဖို့အတွက် Raw Data တွေကို Process လုပ်ယူဖို့လိုမယ်။ လူတွေမှာတော့ ကိုယ်တိုင်အာရုံနဲ့ စမ်းသပ်သိလာတာတွေပြီးရင် အခြားသောလူတွေဆီက လက်ဆင့်ကမ်းလို့ပဲဖြစ်ဖြစ် ရလာတဲ့ Knowledge မျိုးတွေလည်းရှိမယ် ဝင်လာတဲ့ Knowledge တွေကိုလည်း ရှိပြီးသားတွေနဲ့ ပေါင်းသင့်ရင်ပေါင်း အချိန်နဲ့အမျှ ပြောင်းလဲနေနိုင်တယ်။

လူတယောက်အနေနဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တခုချမယ်ဆိုရင် အရင်ဆုံးအနေနဲ့ သူပိုင်ဆိုင်တဲ့ Knowledge တွေထဲကမှ ဆက်စပ်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို အရင်ဆုံးပြန်ပြီးတော့ ဆွဲထုတ်ယူလာရမယ် နောက်တဆင့်အနေနဲ့က လက်ရှိဖြေရှင်းရမယ့် ပြဿနာရဲ့ အချက်အလက်တွေနဲ့ ဘယ်လောက်ကိုက်ညီလဲ ယှဉ်ပြီးတော့ သုံးသပ်ပြီးတော့မှ ဆုံးဖြတ်ချက်ချ ပြီးပြီဆိုရင်လည်း အသစ်ရလာတဲ့ Knowledge ကို နောက်တခါလိုအပ်ရင် ပြန်ပြီးတော့သုံးဖို့ ပြန်သိမ်းထားတယ် အဲလိုဆိုတော့ အကယ်၍များ ကိုယ်ပိုင်ဆိုင်နေတဲ့ Knowledge တွေဟာ အစစ်အမှန်မဟုတ်ပဲ Illusion သာ ဖြစ်ခဲ့မယ်ဆိုရင် ဆုံးဖြတ်ချက်တွေဟာ အန္တရာယ်များလိမ့်မယ်။

Image From: https://pixabay.com/en/head-brain-radiology-medical-human-1058432/

ရန်ကုန်ရောက်နေတုံးက သူငယ်ချင်းတယောက်နဲ့ စကားပြောဖြစ်တော့ အင်တာနက်နှေးလို့ ညည်းကြတဲ့အကြောင်း ရောက်သွားကြတယ် နှေးတော့နှေးတာပဲဗျတဲ့ ဒါပေမယ့်ကျုပ်ကတော့ အလုပ်လုပ်လို့ဖြစ်တယ် အလုပ်မလုပ်နိုင်ကြတာက ကျုပ်ဆီကလူတွေပဲတဲ့ ဘယ်လောက် အင်တာနက်မြန်မြန် သူတို့အတွက်က မလောက်ဘူးဗျတဲ့ သူတို့ရဲ့ Information Consumption ဟာ အတော်များတယ် အဆုံးမသတ်တော့ဘူးဗျတဲ့။ အဲဒီအကြောင်းကို စကားစပ်မိတာနဲ့ လူအတော်များများနဲ့ စကားပြောတဲ့အခါ သတိထားကြည့်မိတယ် တခါတရံမှာ မေးခွန်းတွေ မေးကြည့်တယ် ကိုယ်စကားပြောဖြစ်တဲ့ လူတွေမှာက အကြမ်းအားဖြင့် ၂ မျိုးခွဲလို့ရတယ် သူ့နည်းသူဟန်နဲ့ ကြိုးစားကြတယ်လို့ နာမည်အသင့်တင့်ရှိကြတဲ့ လူတွေလည်းပါကြသလို ဘာမှသိပ်မသိသေးတဲ့ လူမျိုးလည်းပါတယ် သူတို့ပြောစကား နားထောင်ကြည့်မိတယ် ကိုယ်လည်းလိုချင်တဲ့အခါ နည်းနည်းချင်း ဝင်မေးကြည့်မိတဲ့အခါ အတန်အသင့်တော့ သုံးသပ်လို့ရလာတယ်။

ပထမအုပ်စုထဲမှာ စကားပြောကြည့်တဲ့အခါ Trend တွေကိုတော့ အသေအချာ ကြားဖူးကြတာတွေ့တယ် အများစုကတော့ Technical သမားတွေဖြစ်တော့ သူတို့စိတ်ဝင်စားရာ Popular ဖြစ်တဲ့ Programming Languages တွေ UI/UX, Data Science, Big Data, Cloud စသည်ဖြင့် Jargon တွေလည်း အတော်များများ ကြားဖူးကြပါတယ်။ နောက်တဆင့်တက်ပြီးတော့ သူတို့ပြောနေတဲ့ Jargon တွေထဲက တခုခုအကြောင်းကို မေးလိုက်တယ်ဆိုရင် တဝက်လောက်က ကျန်နေခဲ့ပြီးတော့ တဝက်လောက်က Definition ကို အတော်ပြောနိုင်ကြတယ် ဒီအဆင့်အထိ အတော်များများက သူတို့ကောင်းကောင်း သိတယ်လို့ ယုံကြည်ချက် အပြည့်ရှိနေတုံးပဲ။ နောက်တဆင့်ထပ်တက်ပြီး သူတို့ပြောနေတဲ့ ခေါင်းစဉ်နောက်က ခိုင်ခိုင်မာမာ အကြောင်းကို မေးရင်တော့ လူသိပ်မကျန်တော့ဘူး တယောက်နှစ်ယောက်ပဲ ကျန်တော့တယ်။

နောက်တခါ Beginner တွေနဲ့ စကားပြောကြည့်တော့လည်း အရင်အုပ်စုနဲ့ လေသံတွေက ပထမအဆင့်မှာ အတော်များများတူတယ် Trend တွေပါတယ် Jargon တွေပါတယ် ဒါပေမယ့် နောက်တဆင့်အနေနဲ့မှာတော့ သိပ်မပြောနိုင်ကြတော့ဘူး။ နည်းနည်းထူးဆန်းတယ်ဆိုပြီး စပ်စုကြည့်တော့ သူတို့ဟာ ပထမအုပ်စုက လူတွေနဲ့ရင်းနီးကြသလို အားကျကြတဲ့လူတွေ အဲဒီတော့ ဟိုဘက်အုပ်စုက ပြောလေ့ရှိတဲ့စကားတွေကို နားထောင်တာများပြီးတော့ Knowledge ဟာ Indirectly အနေနဲ့ ရောက်နေတာဖြစ်နေတယ် အသေအချာ နားထောင်ကြည့်ရင် လူလည်းနည်းတာလည်းပါတော့ ဘယ်သူကဘယ်သူ့အပေါ် influence ရှိတယ်ဆိုတာ အတော်လေး သိသာတဲ့အခြေအနေရှိတယ်။

အဲဒီတော့ ပထမအုပ်စုက လူတွေကိုထပ်ပြီးတော့ သူတို့ဘယ်လိုလေ့လာလဲ ဘယ်နေရာကနေ သူတို့ဆီကို Knowledge တွေရောက်လာလဲ လိုက်ကြည့်ရတော့တယ်။ အားလုံးနီးနီးရဲ့ Social Networks တွေ လိုက်လေ့လာမိတော့ Internet ပေါ်ကတဆင့် Technical News တွေဖတ်တာ အတော်များကြတာတွေ့တယ်။ အဲဒီ Information Source တွေကို သုံးသပ်ရမယ်ဆိုရင် Technical News တွေရေးတဲ့ စာရေးဆရာတွေက အများအားဖြင့်က ပညာရှင်တွေ မဟုတ်ကြသလို တကယ်တမ်းလည်း ထဲထဲဝင်ဝင် နားမလည်ကြပါဘူး သူတို့ရေးတဲ့စာကိုဖတ်ရင် Jargons တွေ အသစ်ကြားဖူးတာနဲ့ သတင်းဆိုတာကလွဲရင် ပိုပြီးရနိုင်တာ ဘာမှသိပ်မရှိဘူး။ အဲဒီကနေ တဆင့်တက်ရင် Blog လေးတွေ ဖတ်ဖြစ်ကြမယ် Blog မှာ Introduction ထက်ပိုပြီး ဘယ်သူမှလည်း မရေးနိုင်ကြပါဘူး ဒါပေမယ့် အဲဒါတွေဖတ်ပြီးတော့ အနည်းဆုံးတော့ Definition တယောက်တမျိုးဖွင့်ပြီး ငြင်းခုန်နိုင်ကြတာပေါ့။

စာဖတ်တာ မကောင်းဘူး မဟုတ်ပေမယ့် အန္တရာယ်ဖြစ်လာတာက ကိုယ်အများဆုံးသုံးနေတဲ့ Information Source ပေါ်အခြေခံပြီးရလာတဲ့ Knowledge တွေဟာ အပါ်ယံပဲဆိုတာမသိတော့ပဲ အစစ်လို့ထင်လာတယ် ကိုယ်ကတော့ သိတယ်ထင်တယ် တကယ်တမ်းမသိဘူး Illusion of Knowledge လို့နာမည်တပ်လို့ရတယ်။ အရမ်းအလွယ်တကူရနိုင်တဲ့ Information Source တွေကို Social Network တွေမှာထပ်ပြီးတော့ Share ကြပြန်သေးတာ သတင်းဆိုတဲ့အမျိုးက မကြာခဏလည်းထပ်ထပ် ထွက်နေပြန်တော့ နောက်သတင်းတခုက မကြာခင်ထပ်ထွက် သတင်းပဲ အလျင်မှီအောင် လိုက်ဖတ်နေရပြီး မုန့်လုံးစက္ကူကပ်တဲ့ အခြေအနေဖြစ်နေတယ်ပဲ သုံးသပ်မိတော့တယ်။

သံသယတခုဖြစ်လာရင် ကိုယ့်လိုပဲသံသယ ဖြစ်နေတဲ့လူတွေ ရှိတယ်ဆိုတာ သတိရဖို့လိုတယ် သူတို့ဘယ်လိုမျိုး သုံးသပ်နေလဲဆိုတာလည်း သိဖို့လိုအပ်တယ်။ Internet ပေါ်ကနေ Information အလွန်အကျွံရနိုင်တဲ့ အခြေအနေတွေကြောင့် Search Engine မှာ အလွယ်တကူရှာကြည့်တယ် ပထမဆုံးထွက်လာတဲ့ Result ကိုကြည့်ပြီးယုံလိုက်တယ် တချို့ကတော့ အဲဒီထက်နည်းနည်း အဆင့်မြင်တယ် မသိတော့ဘူးဆိုရင် Stackoverflow မှာ အဖြေမတွေ့မချင်း ထိုင်မေးတယ်ဆိုတာမျိုးပေါ့။ Internet ကြောင့် ကိုယ်တကယ်မသိတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို သိတယ်လို့ထင်လာတဲ့ Illusion တွေအကြောင်းကို Yale University က လူတချို့ သုတေသန လုပ်ထားတာတခုလည်း ရှာလို့တွေ့တယ်။

http://www.apa.org/news/press/releases/2015/03/internet-knowledge.aspx

သုတေသနလုပ်ထားတဲ့ စာတမ်းအတွက်တွေမှာတော့ စနစ်တကျဆိုတော့ တကယ်သိသလား မသိသလားစသည်ဖြင့် မေးခွန်းတွေမေးပြီးတော့ Statistically Analyze လုပ်ပြီးတော့ သုံးသပ်ထားတော့ ပိုပြီးတော့တိကျမှာပေါ့ ကိုယ်ကတော့ ကိုယ်မြင်ခဲ့တဲ့ လူအရေအတွက် စကားပြောဖြစ်တာ ပြန်စဉ်းစားရေးပြီး ကိုယ့်အမြင်နဲ့သုံးသပ်တော့ မှားကောင်းလည်း မှားနိုင်တာပေါ့။ ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် Illusion of Knowledge ဟာအရေးကြီးပါတယ် Information အလွန်အကျွံရနိုင်တဲ့ခေတ်မှာ ရှောင်လို့မဖြစ်နိုင်တဲ့အတွက် Illusion of Knowledge မဖြစ်အောင် ဘယ်လိုနေကြမလဲဆိုတာ အချိန်နဲ့အမျှရှေ့လျှောက် အရေးပါလိမ့်မယ် အခုရေးထားတဲ့စာကို ဖတ်ပြီးတော့လည်း Illusion of Knowledge ရကောင်းရသွားနိုင်ပါသေးတယ်။